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龙图腾网获悉江西电力交易中心有限公司;广东博慎智库能源科技发展有限公司申请的专利考虑时段划分的PSO-LSSVM短期负荷预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115660111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211310261.4，技术领域涉及：G06N20/10；该发明授权考虑时段划分的PSO-LSSVM短期负荷预测方法是由许继和;王俊;陈皓勇;毛宇文;向伟;刘玮;谢忠华;范锟;万利;刘程;刘敏;马成元设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑时段划分的PSO-LSSVM短期负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑时段划分的PSO‑LSSVM短期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，获取；步骤二，计算；步骤三，建立；步骤四，代入；其中在上述步骤一中，获取电力负荷数据和气象统计数据，构造样本数据集D；本发明计算特定时段下的LSSVM预测输出平均绝对误差，依据平均绝对误差的变化趋势将全天24小时划分为N个无重复元素的时间集合T1,T2,···,Tk，在此基础上建立N组的PSO‑LSSVM模型分别以LSSVM模型预测输出在对应时间集合Tk的平均绝对误差指标最小化作为适应度函数，迭代优化LSSVM模型控制参数，得到N组LSSVM最优参数，将N组LSSVM最优参数代入N个LSSVM模型进行预测并将输出结果拼接，得到最终短期负荷预测结果，最后通过仿真验证了所提方法的有效性，为短期负荷预测精度优化提供一种思路。

本发明授权考虑时段划分的PSO-LSSVM短期负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.考虑时段划分的PSO-LSSVM短期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，获取；步骤二，计算；步骤三，建立；步骤四，代入；其特征在于： 其中在上述步骤一中，获取电力负荷数据和气象统计数据，构造样本数据集D； 其中在上述步骤二中，建立一个LSSVM模型对步骤一构造的数据集D进行回归预测，计算在时间集合Tk下的LSSVM预测输出平均绝对误差，依据平均绝对误差的变化趋势，最终将全天24小时划分为N个无重复元素的时间集合T1,T2,…,Tk；建立一个LSSVM模型对步骤一构造的数据集D进行回归预测，计算在时间集合Tk下的LSSVM预测输出平均绝对误差，依据平均绝对误差的变化趋势，最终将全天24小时划分为N个无重复元素的时间集合T1,T2,…,Tk的具体过程如下： 1LSSVM预测输出在时间集合Tk的平均绝对误差指标的计算公式为： 其中，Tk为第k个时间集合，n为集合Tk长度，ytp为实际值，ytm为预测值； 2时段划分初始化参数k＝1和时间集合Tk＝{tstart,tstart+1,tstart+2,tend}，Tk集合中的元素代表24小时中的某些整点时刻，第一个元素为tstart＝1,代表1:00:00，最后一个元素tend＝tstart+3，代表4:00:00； 3LSSVM模型采用径向基核函数，依据步骤一构造的数据集D进行训练； 4根据步骤二1计算LSSVM预测输出在时间集合Tk的平均绝对误差指标MAE0； 5尝试往集合Tk中添加tend+1元素； 6若tend+124，则Tk构建完毕，退出循环并输出时段划分结果T1,T2,…,Tk，否则按照步骤二1中计算得到MAE1； 7若MAE1≤MAE0，则Tk＝Tk∪{Tend+1}，Tend＝Tend+1； 8若MAE1MAE0，则Tk构建完毕,k＝k+1，Tstart＝Tend+1； 9初始化新的时间集合Tk＝{tstart,tstart+1,tstart+2,tend}，Tstart＝Tstart+3； 若新的时间集合Tk中有任意元素大于24，则退出循环并输出时段划分结果T1,T2,…,Tk，否则重复步骤二4到步骤二9； 其中在上述步骤三中，根据步骤二得到的N个时间集合建立N组的PSO-LSSVM模型，各组LSSVM模型均以步骤一构造的数据集D进行训练，PSO模型以LSSVM模型预测输出在对应时间集合Tk的平均绝对误差指标最小化作为适应度函数，迭代优化LSSVM模型控制参数，得到N组LSSVM最优参数； 其中在上述步骤四中，将步骤三得到的N组LSSVM最优参数代入N个LSSVM模型并对步骤一构造的数据集D进行预测，根据步骤二得到的N个时间集合将N个LSSVM模型的预测输出结果进行拼接，得到最终短期负荷预测结果。

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